#-*- coding: utf-8 -*-  
#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据  
      
import pandas as pd  
#参数初始化  
if __name__ == '__main__':  
   inputfile = '../data/consumption_data.xls'  # 销量及其他属性数据
   outputfile = '../tmp/data_type.xls'  # 保存结果的文件名
   k = 3 #聚类的类别  
   iteration = 500 #聚类最大循环次数  
   data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #读取数据  
   data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化  
      
   from sklearn.cluster import KMeans  
   model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 1, max_iter = iteration) #分为k类，并发数4  
   model.fit(data_zs) #开始聚类  
      
   #简单打印结果  
   r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目  
   r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心  
   r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目  
   r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] #重命名表头  
   print(r)  
      
   #详细输出原始数据及其类别  
   r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)  #详细输出每个样本对应的类别  
   r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] #重命名表头  
   r.to_excel(outputfile) #保存结果    

#接k_means.py  
from sklearn.manifold import TSNE  
  
tsne = TSNE()  
tsne.fit_transform(data_zs) #进行数据降维  
tsne = pd.DataFrame(tsne.embedding_, index = data_zs.index) #转换数据格式 
import matplotlib.pyplot as plt  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号  
#不同类别用不同颜色和样式绘图  
d = tsne[r[u'聚类类别'] == 0]  
plt.plot(d[0], d[1], 'r.')  
d = tsne[r[u'聚类类别'] == 1]  
plt.plot(d[0], d[1], 'go')  
d = tsne[r[u'聚类类别'] == 2]  
plt.plot(d[0], d[1], 'b*')  
plt.show()  
